DFG fördert Forschung zum maschinellen Lernen

Mit einem neuen Förderinstrument stärkt die DFG Forschung und wissenschaftliche Profilbildung an Hochschulen. Ein Vorhaben der BHT erhielt den Zuschlag.

Illustration: Viele Linien laufen zu einem Gehirn zusammen.
Bild: LEE - STOCK.ADOBE.COM

Modelle maschinellen Lernens für unterschiedliche Anwendungsbereiche adaptieren, um den Herausforderungen des demografischen Wandels zu begegnen: Mit diesem Ziel bewarb sich ein Team mit Prof. Dr. Felix Alexander Gers als Sprecher erfolgreich um das neue Förderinstrument „Forschungsimpulse“ der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG). Als „Berliner Initiative für Forschung im Bereich Foundation Models“ widmen sich die Wissenschaftler*innen künftig gemeinsam den Bereichen Robotik, quantitative Biologie und prädiktive Medizin.

Mit dem Programm „Forschungsimpulse“ unterstützt die DFG Forschungsverbünde an Hochschulen für Angewandte Wissenschaften und Fachhochschulen, um deren Potenziale für das gesamte Wissenschaftssystem stärker zu erschließen. Im Jahr 2022 schrieb sie das Programm erstmals aus.

Wir gratulieren dem interdisziplinär zusammengesetzten Team und freuen uns über die erfolgreiche gemeinsame Antragsstellung.

Eine ausführliche Meldung zum Thema finden Sie hier.

Künftig wird es im Website-Bereich Forschung und Transfer weitere Informationen zum Forschungsimpuls geben.

Weitere Meldungen

Verträge für Open-Access-Publikationen verlängert

Angehörige der BHT können bis 2028 vergünstigt unter Open-Access-Bedingungen bei Springer Nature, Elsevier und Wiley publizieren. mehr…

IFAF Explorativ: Nächste Förderrunde startet

Forschende haben bis zum 16. Mai 2024 die Gelegenheit, ihre Ideen fördern zu lassen. mehr…

Förderung für neue Robotersysteme

Mehr Grundlagenforschung zu Robotik und Mensch-Technik-Interaktion: Die DFG wird einen BHT-Antrag zum Ausbau der technischen Infrastruktur fördern. mehr…